YouTube 智能视频裁剪助手

youtube-clipper-skill

利用 AI 语义分析自动裁剪 YouTube 视频，支持生成双语字幕、视频片段提取及社交媒体文案生成。

归藏

产品设计师，专注 AI、LLM、AI 图像视频与设计

视频自动化已认证开源许可: MIT

GitHub Stars2.1K

试试这样做

剪辑这个 YouTube 视频：https://youtube.com/watch?v=VIDEO_ID

分析这个视频并为我生成带双语字幕的短视频片段：https://youtube.com/watch?v=VIDEO_ID

帮我把这个视频拆分成语义章节，并生成对应的社交媒体文案：https://youtube.com/watch?v=VIDEO_ID

详细介绍

YouTube Clipper Skill

YouTube Clipper 是一个 AI 驱动的 YouTube 视频剪辑工具，专为 Claude Code 设计。它可以下载视频、通过语义分析生成章节、剪辑片段、将字幕翻译成双语格式，并将字幕烧录到视频中。

适用场景

从 YouTube 视频中提取精彩片段（如技术访谈、课程、演讲）
生成双语字幕（中文/英文），便于多语言传播
制作可直接用于社交媒体（小红书、抖音、微信）的短视频片段
对长视频内容进行自动语义分段，快速定位关键内容

核心能力

AI 语义分析：通过理解视频内容生成细粒度章节（每段 2–5 分钟），而非机械的时间分割
精确剪辑：使用 FFmpeg 实现帧精确的视频片段提取
双语字幕：批量翻译字幕，减少 95% 的 API 调用，翻译速度提升 10 倍
字幕烧录：将双语字幕硬编码到视频中，支持自定义样式
内容总结：自动生成适合社交媒体（小红书、抖音、微信）的文案

工作方式

环境检查：验证 yt-dlp、FFmpeg 和 Python 依赖是否就绪
视频下载：下载 YouTube 视频（最高 1080p）及英文字幕
AI 章节分析：Claude 分析字幕，生成语义章节（每段 2–5 分钟）
用户选择：选择需要剪辑的章节和处理选项（是否翻译字幕、烧录字幕、生成总结）
处理：剪辑视频、翻译字幕、烧录字幕（如选择）
输出：文件整理到 ./youtube-clips/<timestamp>/ 目录下

你需要提供

一个 YouTube 视频链接
在 Claude Code 中发送指令，例如：Clip this YouTube video: https://youtube.com/watch?v=VIDEO_ID
可选：选择需要剪辑的章节、是否需要双语字幕、字幕烧录、内容总结等

你会获得

对于每个被剪辑的章节，输出目录包含：

./youtube-clips/20260122_143022/
└── Chapter_Title/
    ├── Chapter_Title_clip.mp4              # 原始剪辑（无字幕）
    ├── Chapter_Title_with_subtitles.mp4    # 烧录字幕后的视频
    ├── Chapter_Title_bilingual.srt         # 双语字幕文件
    └── Chapter_Title_summary.md            # 社交媒体内容文案

配置

编辑 ~/.claude/skills/youtube-clipper/.env 文件，可自定义以下设置：

# FFmpeg 路径（留空则自动检测）
FFMPEG_PATH=

# 输出目录（默认：当前工作目录）
OUTPUT_DIR=./youtube-clips

# 视频质量上限（720, 1080, 1440, 2160）
MAX_VIDEO_HEIGHT=1080

# 翻译批次大小（建议 20-25）
TRANSLATION_BATCH_SIZE=20

# 目标语言
TARGET_LANGUAGE=中文

# 目标章节时长（秒，建议 180-300）
TARGET_CHAPTER_DURATION=180

选型说明

传统工具按固定时长机械分割视频，而本 Skill 使用 AI 语义分析：

理解内容语义，识别自然主题转换
生成有意义的章节标题和摘要
确保完整覆盖，无内容遗漏

使用示例

示例：提取技术访谈的精彩片段

输入：

Clip this video: https://youtube.com/watch?v=Ckt1cj0xjRM

AI 生成的章节示例：

1. [00:00 - 03:15] AGI 是一条指数曲线，而非时间点
2. [03:15 - 06:30] 中国在 AI 发展上的差距
3. [06:30 - 09:45] 芯片禁令的影响

选择章节后，即可获得剪辑后的视频、双语字幕和社交媒体文案。

注意事项

系统依赖

依赖	版本	用途	安装方式
Python	3.8+	脚本执行	python.org
yt-dlp	最新	YouTube 下载	`brew install yt-dlp` (macOS) / `sudo apt install yt-dlp` (Ubuntu) / `pip install yt-dlp`
FFmpeg with libass	最新	视频处理 & 字幕烧录	`brew install ffmpeg-full` (macOS) / `sudo apt install ffmpeg libass-dev` (Ubuntu)

FFmpeg libass 支持

macOS 用户：Homebrew 的标准 ffmpeg 包不包含 libass 支持（字幕烧录必需），必须安装 ffmpeg-full：
```
brew uninstall ffmpeg
brew install ffmpeg-full
```
验证 libass 支持：ffmpeg -filters 2>&1 | grep subtitles，应输出 subtitles V->V (...)

常见问题

视频下载慢：在 .env 中设置代理：YT_DLP_PROXY=http://proxy-server:port 或 socks5://proxy-server:port
字幕翻译失败：自动重试最多 3 次。如持续失败，检查网络连接、Claude API 状态，或降低 TRANSLATION_BATCH_SIZE
文件名特殊字符：自动清理文件名中的特殊字符（/ \ : * ? " < > |），空格替换为下划线，限制长度 100 字符